Journal Technology Information and Data Analytic
Journal of Technology Information and Data Analytic is a scientific journal managed by the Faculty of Engineering, Darma Persada University. TIFDA is an open access journal that provides free access to the full text of all published articles without charging access fees from readers or their institutions. Readers are entitled to read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full text of all articles in the TIFDA Journal. This journal provides immediate open access to its content on the principle that making research freely available to the public supports a greater global exchange of knowledge. Focus & Scope Informatics: Software Engineering, Information Technology, Information System, Data Mining, Multimedia, Mobile Programming, Artificial Intelligence, Computer Graphic, Computer Vision, Augmented/Virtual Reality, Games Programming, Privacy and Data Security, Security, Machine learning, Database Internet of Things Information System : Software Management, Life Cycle Development Tools.
Articles
10 Documents
Search results for
, issue
"Vol 1 No 1 (2024)"
:
10 Documents
clear
<![CDATA[Perbandingan Akurasi Double Exponential Smoothing dan ARIMA dalam Memprediksi Penjualan di E-Commerce Nibans Cake ]]>
<![CDATA[Bobby Syakir, Raden Achmad]]>;
<![CDATA[Budiman, Adam Arif]]>
<![CDATA[ Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 1 (2024): Journal Technology Information and Data Analytic (TIFDA) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70491/tifda.v1i1.8
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan keakuratan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Double Exponential Smoothing pada peramalan penjualan kue di Toko Nibans Cake, sehingga toko dapat melakukan prediksi untuk periode selanjutnya dengan metode yang lebih akurat diantara kedua metode tersebut. Aplikasi penjualan menggunakan metode ARIMA dan Double Exponential Smoothing dapat digunakan untuk memprediksi jumlah penjualan di masa depan. Metode ARIMA lebih cocok digunakan untuk data yang memiliki pola musiman (seasonal) sedangkan metode Double Exponential Smoothing lebih cocok digunakan untuk data yang tidak memiliki pola musiman.]]>
<![CDATA[Perancangan Sistem Informasi Berbasis Web Pendataan Stok Helm di Toko Helm Bogor ]]>
<![CDATA[Sudibyo, Tommy]]>;
<![CDATA[Setiawan, Aji]]>
<![CDATA[ Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 1 (2024): Journal Technology Information and Data Analytic (TIFDA) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70491/tifda.v1i1.26
<![CDATA[Toko Helm Bogor merupakan usaha otomotif yang beroperasi di Kabupaten Bogor dan memiliki cabang di Bekasi. Proses pendataan stok barang saat ini masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel, yang mengakibatkan kurangnya efisiensi dan akurasi dalam pengolahan data. Sistem informasi ini dirancang untuk mempermudah pengelolaan keluar masuk barang dan laporan stok secara cepat serta mudah. Aplikasi ini mengatur data masuk dan menampilkan laporan yang lengkap sesuai kebutuhan admin. Studi kasus ini menggunakan MySQL sebagai basis data, dan pengembangan aplikasi mengikuti metode waterfall yang dipilih berdasarkan referensi dari berbagai sumber. Diharapkan, sistem informasi ini dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses pendataan stok barang di Toko Helm Bogor.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Sistem Pengawasan Infus Berbasis Teknologi Internet Of Things (IoT) ]]>
<![CDATA[Achmad Jayadi]]>;
<![CDATA[Syofian, Suzuki]]>
<![CDATA[ Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 1 (2024): Journal Technology Information and Data Analytic (TIFDA) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70491/tifda.v1i1.27
<![CDATA[Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) semakin luas diterapkan dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari termasuk dalam bidang kesehatan. Salah satu penerapan IoT yang dikembangkan adalah sistem pengawasan infus untuk meningkatkan pengawasan kontrol dan keamanan pasien dalam proses pengobatan infus. Penelitian ini memfokuskan pada pengembangan sistem pengawasan infus yang menggunakan sensor Load Cell untuk mendeteksi sisa cairan infus dan sensor LM393 untuk mendeteksi tetesan infus serta kenaikan darah. Mikrokontroler ESP32 digunakan sebagai pusat kendali yang terhubung dengan aplikasi monitoring memungkinkan pemantauan jarak jauh secara real-time melalui aplikasi mobile. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini bekerja efektif dalam mengukur berat infus, mendeteksi tetesan infus, serta memberikan notifikasi yang tepat waktu saat terjadi kenaikan darah atau saat infus mendekati habis. Dengan demikian, sistem pengawasan infus berbasis IoT yang dikembangkan dalam penelitian ini dapat diandalkan untuk digunakan dalam lingkungan perawatan kesehatan, meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengawasan infus pasien.]]>
<![CDATA[Implementasi Data Mining Analisa Pola Belanja Customer Dengan menggunakan FP-Growth pada Produk Fashion ]]>
<![CDATA[Agustin, Ririn]]>;
<![CDATA[Budiman, Adam Arif]]>
<![CDATA[ Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 1 (2024): Journal Technology Information and Data Analytic (TIFDA) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70491/tifda.v1i1.28
<![CDATA[This study applies data mining to analyze customer patterns and fashion product predictions. The FP-Growth method is used to identify frequently occurring itemset patterns,The dataset contains customer purchase history and fashion product attributes. The results of customer pattern analysis and fashion product predictions can help fashion companies in making strategic decisions. This study contributes to the use of data mining to understand customer preferences and improve business decisions for fashion companies. The use of datasets consisting of customer purchase history and fashion product attributes. First, using the FP-Growth algorithm, an analysis is carried out to identify frequently occurring itemset patterns in customer data. The results of the analysis are used to understand customer preferences and shopping habits.]]>
<![CDATA[Pemanfaatan Augmented Reality dalam Pembelajaran Struktur Atom di SMA Cahaya Sakti ]]>
<![CDATA[Muhammad Reza, Dwiky]]>;
<![CDATA[Setiawan, Aji]]>;
<![CDATA[Tri Mahardika, Bagus]]>
<![CDATA[ Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 1 (2024): Journal Technology Information and Data Analytic (TIFDA) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70491/tifda.v1i1.30
<![CDATA[Augmented Reality (AR) adalah teknologi yang memadukan elemen dunia nyata dengan dunia virtual secara langsung. Berbeda dengan virtual reality yang menggantikan seluruh lingkungan nyata, AR hanya menambahkan komponen visual ke dalam lingkungan fisik. Teknologi ini berfungsi dengan menampilkan objek 3D pada marker yang dikenali oleh aplikasi. Penggunaan smartphone memungkinkan aplikasi AR menjadi lebih terjangkau dan mudah diakses oleh banyak pengguna. AR memiliki beragam manfaat di berbagai bidang, salah satunya dalam dunia pendidikan. Studi ini mengembangkan aplikasi AR sebagai alat bantu pembelajaran bagi siswa, menggunakan Vuforia SDK pada platform Android untuk menciptakan pengalaman belajar yang lebih interaktif melalui AR.]]>
<![CDATA[Perbandingan Akurasi Double Exponential Smoothing dan ARIMA dalam Memprediksi Penjualan di E-Commerce Nibans Cake ]]>
<![CDATA[Raden Achmad Bobby Syakir]]>;
<![CDATA[Adam Arif Budiman]]>
<![CDATA[ Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 1 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70491/tifda.v1i1.8
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan keakuratan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Double Exponential Smoothing pada peramalan penjualan kue di Toko Nibans Cake, sehingga toko dapat melakukan prediksi untuk periode selanjutnya dengan metode yang lebih akurat diantara kedua metode tersebut. Aplikasi penjualan menggunakan metode ARIMA dan Double Exponential Smoothing dapat digunakan untuk memprediksi jumlah penjualan di masa depan. Metode ARIMA lebih cocok digunakan untuk data yang memiliki pola musiman (seasonal) sedangkan metode Double Exponential Smoothing lebih cocok digunakan untuk data yang tidak memiliki pola musiman.]]>
<![CDATA[Perancangan Sistem Informasi Berbasis Web Pendataan Stok Helm di Toko Helm Bogor ]]>
<![CDATA[Tommy Sudibyo]]>;
<![CDATA[Aji Setiawan]]>
<![CDATA[ Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 1 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70491/tifda.v1i1.26
<![CDATA[Toko Helm Bogor merupakan usaha otomotif yang beroperasi di Kabupaten Bogor dan memiliki cabang di Bekasi. Proses pendataan stok barang saat ini masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel, yang mengakibatkan kurangnya efisiensi dan akurasi dalam pengolahan data. Sistem informasi ini dirancang untuk mempermudah pengelolaan keluar masuk barang dan laporan stok secara cepat serta mudah. Aplikasi ini mengatur data masuk dan menampilkan laporan yang lengkap sesuai kebutuhan admin. Studi kasus ini menggunakan MySQL sebagai basis data, dan pengembangan aplikasi mengikuti metode waterfall yang dipilih berdasarkan referensi dari berbagai sumber. Diharapkan, sistem informasi ini dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses pendataan stok barang di Toko Helm Bogor.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Sistem Pengawasan Infus Berbasis Teknologi Internet Of Things (IoT) ]]>
<![CDATA[Achmad Jayadi]]>;
<![CDATA[Suzuki Syofian]]>
<![CDATA[ Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 1 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70491/tifda.v1i1.27
<![CDATA[Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) semakin luas diterapkan dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari termasuk dalam bidang kesehatan. Salah satu penerapan IoT yang dikembangkan adalah sistem pengawasan infus untuk meningkatkan pengawasan kontrol dan keamanan pasien dalam proses pengobatan infus. Penelitian ini memfokuskan pada pengembangan sistem pengawasan infus yang menggunakan sensor Load Cell untuk mendeteksi sisa cairan infus dan sensor LM393 untuk mendeteksi tetesan infus serta kenaikan darah. Mikrokontroler ESP32 digunakan sebagai pusat kendali yang terhubung dengan aplikasi monitoring memungkinkan pemantauan jarak jauh secara real-time melalui aplikasi mobile. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini bekerja efektif dalam mengukur berat infus, mendeteksi tetesan infus, serta memberikan notifikasi yang tepat waktu saat terjadi kenaikan darah atau saat infus mendekati habis. Dengan demikian, sistem pengawasan infus berbasis IoT yang dikembangkan dalam penelitian ini dapat diandalkan untuk digunakan dalam lingkungan perawatan kesehatan, meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengawasan infus pasien.]]>
<![CDATA[Implementasi Data Mining Analisa Pola Belanja Customer Dengan menggunakan FP-Growth pada Produk Fashion ]]>
<![CDATA[Ririn Agustin]]>;
<![CDATA[Adam Arif Budiman]]>
<![CDATA[ Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 1 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70491/tifda.v1i1.28
<![CDATA[This study applies data mining to analyze customer patterns and fashion product predictions. The FP-Growth method is used to identify frequently occurring itemset patterns,The dataset contains customer purchase history and fashion product attributes. The results of customer pattern analysis and fashion product predictions can help fashion companies in making strategic decisions. This study contributes to the use of data mining to understand customer preferences and improve business decisions for fashion companies. The use of datasets consisting of customer purchase history and fashion product attributes. First, using the FP-Growth algorithm, an analysis is carried out to identify frequently occurring itemset patterns in customer data. The results of the analysis are used to understand customer preferences and shopping habits.]]>
<![CDATA[Pemanfaatan Augmented Reality dalam Pembelajaran Struktur Atom di SMA Cahaya Sakti ]]>
<![CDATA[Dwiky Muhammad Reza]]>;
<![CDATA[Aji Setiawan]]>;
<![CDATA[Bagus Tri Mahardika]]>
<![CDATA[ Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 1 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70491/tifda.v1i1.30
<![CDATA[Augmented Reality (AR) adalah teknologi yang memadukan elemen dunia nyata dengan dunia virtual secara langsung. Berbeda dengan virtual reality yang menggantikan seluruh lingkungan nyata, AR hanya menambahkan komponen visual ke dalam lingkungan fisik. Teknologi ini berfungsi dengan menampilkan objek 3D pada marker yang dikenali oleh aplikasi. Penggunaan smartphone memungkinkan aplikasi AR menjadi lebih terjangkau dan mudah diakses oleh banyak pengguna. AR memiliki beragam manfaat di berbagai bidang, salah satunya dalam dunia pendidikan. Studi ini mengembangkan aplikasi AR sebagai alat bantu pembelajaran bagi siswa, menggunakan Vuforia SDK pada platform Android untuk menciptakan pengalaman belajar yang lebih interaktif melalui AR.]]>
